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Evaluation of Text Classification Using Support Vector Machine Compare with Naive Bayes, Random Forest Decision Tree and K-NN

Hai, Tao ; Zhou, Jincheng ; et al.
In: Proceedings of ICACTCE'23 — The International Conference on Advances in Communication Technology and Computer Engineering : New Artificial Intelligence and the Internet of Things Based Perspective and Solutions, Jg. 735 (2023), S. 321-331
Online E-Book

Titel:
Evaluation of Text Classification Using Support Vector Machine Compare with Naive Bayes, Random Forest Decision Tree and K-NN
Autor/in / Beteiligte Person: Hai, Tao ; Zhou, Jincheng ; Zadeh, Shirin Abolfath ; Adetiloye, Oluwabukola A. ; Li, Mingjiang ; Uhumuavbi, Ikpenmosa ; Iwendi, Celestine ; Kacprzyk, Janusz, Series Editor ; Gomide, Fernando, Advisory Editor ; Kaynak, Okyay, Advisory Editor ; Liu, Derong, Advisory Editor ; Pedrycz, Witold, Advisory Editor ; Polycarpou, Marios M., Advisory Editor ; Rudas, Imre J., Advisory Editor ; Wang, Jun, Advisory Editor ; Iwendi, Celestine [Ed.] ; Boulouard, Zakaria [Ed.] ; Kryvinska, Natalia [Ed.]
Link:
Zeitschrift: Proceedings of ICACTCE'23 — The International Conference on Advances in Communication Technology and Computer Engineering : New Artificial Intelligence and the Internet of Things Based Perspective and Solutions, Jg. 735 (2023), S. 321-331
Veröffentlichung: 2023
Medientyp: E-Book
ISBN: 978-3-031-37163-9 (print) ; 978-3-031-37164-6 (print)
DOI: 10.1007/978-3-031-37164-6_23
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: Springer Nature eBooks

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